#1242137
#1242137: Ваша команда разрабатывает систему безопасности для корпоративной сети. Вы обсуждаете реализацию механизма межсетевого экрана, который будет контролировать трафик между внутренней сетью и внешней сетью. Какой из нижеперечисленных вариантов наиболее вероятно описывает действия, выполняемые межсетевым экраном при обнаружении вредоносного программного обеспечения на внешнем сервере?
Ваша команда разрабатывает систему безопасности для корпоративной сети. Вы обсуждаете реализацию механизма межсетевого экрана, который будет контролировать трафик между внутренней сетью и внешней сетью. Какой из нижеперечисленных вариантов наиболее вероятно описывает действия, выполняемые межсетевым экраном при обнаружении вредоносного программного обеспечения на внешнем сервере?
Варианты ответа:
- Межсетевой экран должен блокировать все соединения с этим сервером и предоставить детали обнаруженного вредоносного программного обеспечения администратору системы для последующего анализа и принятия мер по предотвращению атаки.
- Межсетевой экран должен регистрировать все попытки взаимодействия с этим сервером, не обращая внимание на обнаруженное вредоносное программное обеспечение в целях сохранения конфиденциальности сети.
- Межсетевой экран должен блокировать все соединения с этим сервером и отправить предупреждение администратору системы о наличии вредоносного программного обеспечения для немедленного реагирования и принятия мер по предотвращению атаки.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина направлена на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии для работы с большими массивами данных, а также основы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическому применению навыков в реальных проектах. Курс помогает развить аналитическое мышление и научиться принимать обоснованные решения на основе данных. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в области Data Science.
Дисциплина направлена на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии для работы с большими массивами данных, а также основы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическому применению навыков в реальных проектах. Курс помогает развить аналитическое мышление и научиться принимать обоснованные решения на основе данных. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в области Data Science.